本文關(guān)鍵詞：基于群智感知的無(wú)線(xiàn)室內(nèi)定位

  更多相關(guān)文章： 位置 室內(nèi)定位 指紋 智能手機(jī) 群智感知

【摘要】：位置信息,是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的最基本要素,是物聯(lián)網(wǎng)中最重要的感知信息,和人們的生產(chǎn)生活密切相關(guān)。人類(lèi)80%以上的時(shí)間在室內(nèi)環(huán)境中活動(dòng),致使室內(nèi)定位市場(chǎng)蓬勃發(fā)展、需求持續(xù)攀升。近十五年來(lái),各種各樣的室內(nèi)定位技術(shù)層出不窮。無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的大范圍覆蓋和移動(dòng)設(shè)備的全球性普及,令基于Wi Fi的智能手機(jī)定位逐漸被廣泛認(rèn)可和采納,但迄今為止尚無(wú)任何一種主導(dǎo)室內(nèi)的全球性、全天候定位服務(wù)。目前最主流的Wi Fi指紋定位方法在實(shí)際應(yīng)用中也面臨著諸多挑戰(zhàn):指紋定位中不可缺失的人工現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)環(huán)節(jié)導(dǎo)致系統(tǒng)部署代價(jià)居高不下,長(zhǎng)期部署過(guò)程中靜態(tài)的指紋地圖無(wú)法適應(yīng)動(dòng)態(tài)的環(huán)境變化導(dǎo)致精度下降,在移動(dòng)環(huán)境中定位精度有限性能不穩(wěn),等等。針對(duì)Wi Fi指紋定位的上述指紋地圖構(gòu)建難、指紋地圖更新弱、位置估計(jì)精度低三大問(wèn)題,本論文研究基于群智感知的無(wú)線(xiàn)室內(nèi)定位理論與方法,設(shè)計(jì)低硬件成本、低部署成本、低維護(hù)成本的高精度定位,使得室內(nèi)定位在實(shí)際應(yīng)用中大規(guī)模部署、長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行、高精度定位成為可能。具體來(lái)說(shuō),本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新成果包括:(1)無(wú)線(xiàn)信號(hào)指紋地圖的自動(dòng)構(gòu)建。利用移動(dòng)群智感知的思想,應(yīng)用大量普通用戶(hù)的移動(dòng)性,設(shè)計(jì)無(wú)線(xiàn)信號(hào)指紋地圖自動(dòng)構(gòu)建技術(shù),將原本需要專(zhuān)業(yè)人士持專(zhuān)用設(shè)備執(zhí)行專(zhuān)門(mén)任務(wù)才能完成的現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)任務(wù),通過(guò)大量普通用戶(hù)以普通設(shè)備無(wú)意識(shí)參與的方式得以完成,成功取消了指紋定位中耗時(shí)費(fèi)力的人工現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)環(huán)節(jié),大幅降低了指紋定位方法的部署代價(jià)。真實(shí)環(huán)境中的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了自動(dòng)構(gòu)建的指紋地圖與人工勘測(cè)的性能相當(dāng)。(2)無(wú)線(xiàn)信號(hào)指紋地圖的自適應(yīng)更新。通過(guò)對(duì)移動(dòng)用戶(hù)日常行為規(guī)律的分析,利用普通移動(dòng)設(shè)備的“靜止性”,將其作為可移動(dòng)參考節(jié)點(diǎn)用于收集實(shí)時(shí)指紋數(shù)據(jù),并提出了路徑匹配算法來(lái)獲取可移動(dòng)參考點(diǎn)的精確位置�；谶@些數(shù)據(jù),通過(guò)建模相鄰位置的指紋之間的關(guān)系模型更新整個(gè)指紋地圖。所提出的方法無(wú)需額外的硬件部署和人力成本,實(shí)現(xiàn)了指紋地圖自動(dòng)、及時(shí)、連續(xù)的更新,使得靜態(tài)構(gòu)建的指紋地圖能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中可能產(chǎn)生的環(huán)境變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果自適應(yīng)更新的地圖的有效性和準(zhǔn)確性,證明由此帶來(lái)的精度比使用靜態(tài)指紋地圖提升近兩倍。(3)移動(dòng)環(huán)境下的高精度定位算法。深入探索和分析了造成移動(dòng)環(huán)境下智能手機(jī)定位精度低劣的深層次原因,發(fā)現(xiàn)了造成指紋定位誤差但此前卻未受重視甚至未被發(fā)現(xiàn)的AP表征能力差異性、指紋不一致性、指紋“錯(cuò)位”現(xiàn)象三大問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題,論文設(shè)計(jì)了一套適用于智能移動(dòng)終端的指紋生成、描述與匹配算法,其中定義了表征因子來(lái)量化不同AP的表征能力,應(yīng)用穩(wěn)健回歸技術(shù)對(duì)抗異常指紋的誤匹配問(wèn)題,提出“幻影指紋”克服移動(dòng)設(shè)備上的指紋偽新和錯(cuò)位問(wèn)題。實(shí)際環(huán)境中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法相比于多種傳統(tǒng)方法定位誤差降低了一半以上。
【關(guān)鍵詞】：位置 室內(nèi)定位 指紋 智能手機(jī) 群智感知
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN92
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 研究背景與意義11-13
• 1.2 研究問(wèn)題與現(xiàn)狀13-17
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與貢獻(xiàn)17-19
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)19-20
• 第2章 相關(guān)研究工作20-30
• 2.1 無(wú)線(xiàn)室內(nèi)定位技術(shù)原理20-23
• 2.1.1 基于測(cè)距的室內(nèi)定位20-22
• 2.1.2 基于指紋的室內(nèi)定位22-23
• 2.2 無(wú)線(xiàn)指紋地圖的自動(dòng)構(gòu)建23-24
• 2.2.1 基于群智感知的指紋地圖自動(dòng)構(gòu)建23-24
• 2.2.2 同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建技術(shù)24
• 2.3 無(wú)線(xiàn)指紋地圖的自適應(yīng)更新24-25
• 2.4 高精度的無(wú)線(xiàn)室內(nèi)定位技術(shù)25-27
• 2.5 移動(dòng)計(jì)算中的群智感知27-29
• 2.6 小結(jié)29-30
• 第3章 無(wú)線(xiàn)信號(hào)指紋地圖自動(dòng)構(gòu)建30-54
• 3.1 引言30-32
• 3.2 方法概述32-34
• 3.2.1 數(shù)據(jù)收集32-33
• 3.2.2 方法架構(gòu)33-34
• 3.3 無(wú)應(yīng)力平面圖與指紋空間34-41
• 3.3.1 無(wú)應(yīng)力平面圖的生成34-36
• 3.3.2 指紋空間的構(gòu)建36-41
• 3.4 空間映射41-45
• 3.4.1 特征抽取41-43
• 3.4.2 參考點(diǎn)提取與匹配43-44
• 3.4.3 空間變換44-45
• 3.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評(píng)估45-50
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置45-46
• 3.5.2 性能評(píng)估46-50
• 3.6 討論與展望50-52
• 3.6.1 建筑類(lèi)型51
• 3.6.2 設(shè)備異質(zhì)性51-52
• 3.6.3 全局參考點(diǎn)與多樓層問(wèn)題52
• 3.6.4 室內(nèi)平面圖自動(dòng)構(gòu)建52
• 3.7 小結(jié)52-54
• 第4章 無(wú)線(xiàn)信號(hào)指紋地圖自適應(yīng)更新54-76
• 4.1 引言54-56
• 4.2 背景知識(shí)與測(cè)量分析56-58
• 4.2.1 RSS波動(dòng)性測(cè)量56-57
• 4.2.2 基于參考點(diǎn)的指紋地圖更新57-58
• 4.3 問(wèn)題挑戰(zhàn)與算法概述58-59
• 4.4 指紋地圖自適應(yīng)更新算法設(shè)計(jì)59-67
• 4.4.1 大頭針數(shù)據(jù)收集60-63
• 4.4.2 基于路徑匹配的參考點(diǎn)位置估計(jì)63-65
• 4.4.3 近鄰RSS關(guān)系模型與指紋地圖更新65-67
• 4.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評(píng)估67-72
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置67-69
• 4.5.2 性能評(píng)估69-72
• 4.6 討論與展望72-74
• 4.7 小結(jié)74-76
• 第5章 移動(dòng)環(huán)境下的高精度定位算法76-100
• 5.1 引言76-78
• 5.2 問(wèn)題描述與測(cè)量78-83
• 5.2.1 問(wèn)題描述78-79
• 5.2.2 測(cè)量與觀察79-83
• 5.3 Dor Fin算法設(shè)計(jì)83-89
• 5.3.1 表征因子84-85
• 5.3.2 幻影指紋85-87
• 5.3.3 穩(wěn)健回歸87-89
• 5.3.4 指紋匹配89
• 5.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評(píng)估89-98
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境89-92
• 5.4.2 性能評(píng)估92-97
• 5.4.3 原型系統(tǒng)實(shí)施97-98
• 5.5 討論與展望98-99
• 5.6 小結(jié)99-100
• 第6章 結(jié)論與展望100-103
• 6.1 工作總結(jié)100-101
• 6.2 研究展望101-103
• 參考文獻(xiàn)103-112
• 致謝112-115
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果115-120

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1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：1064097